| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 基于数据分析的故障检测与诊断研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 控制系统传感器常见故障分析与数据预处理 | 第15-24页 |
| 2.1 控制系统传感器常见故障 | 第15-18页 |
| 2.2 数据预处理 | 第18-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于PSO优化的CMKPCA故障检测方法研究 | 第24-38页 |
| 3.1 预备知识 | 第24-27页 |
| 3.1.1 粒子群优化算法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 类均值核主元分析 | 第25-27页 |
| 3.2 基于PSO优化的CMKPCA故障检测 | 第27-30页 |
| 3.2.1 核函数及适应度函数的选取 | 第27-29页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第29-30页 |
| 3.3 模型仿真验证 | 第30-37页 |
| 3.3.1 控制系统仿真平台 | 第30-32页 |
| 3.3.2 方法验证 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于CMKPCA和BP神经网络的控制系统传感器故障诊断 | 第38-45页 |
| 4.1 BP神经网络概念 | 第38-40页 |
| 4.2 基于CMKPCA的BP神经网络控制系统故障诊断 | 第40-41页 |
| 4.3 方法验证 | 第41-44页 |
| 4.3.1 基于原始特征的BP网络诊断 | 第41-43页 |
| 4.3.2 基于特征提取的BP神经网络故障诊断 | 第43-44页 |
| 4.3.3 诊断结果对比分析 | 第44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 全文总结 | 第45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
